# Install the CUDA 9.0 Toolkit? y # setup your paths echo 'export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc 这里需要注册nvidia的账号,选择cuda 9.0对应版本的cuDNN就好, #...
cuda安装好后,pytorch的安装就很简单了。在pytorch官网寻找对应版本的安装就好 PyTorch pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=...
安装torch 根据官网提示安装:https://pytorch.org/get-started pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.1.post2-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl pip3 install torchvision 查看显卡使用情况 Linux查看Nvidia显卡信息及使用情况 Nvidia自带一个命令行工具可以查看显存的使用情况: nvidia-smi i...
conda install cudatoolkit 1. 此命令将自动下载和安装与你的GPU兼容的最新CUDA工具包。 步骤4:安装PyTorch 最后,我们来安装PyTorch。运行以下命令来安装带有CUDA的PyTorch: conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=版本号 -c pytorch 1. 请将"版本号"替换为与你安装的CUDA工具包版本兼容的PyTorch版本。
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 最后一行代码和上面官网不同的是,去掉了-c pytorch,这样才能换用国内清华镜像。然后大家要是用别的版本只要把cudatoolkit=10.1的10.1换掉就行。 清华镜像官网:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ ...
conda install pytorch-cuda 文心快码BaiduComate 在使用 conda 安装PyTorch 及其 CUDA 支持时,需要注意一些细节。首先,conda 并没有一个直接名为 pytorch-cuda 的包。通常,你需要指定 PyTorch 的版本以及对应的 CUDA 版本。以下是如何正确安装 PyTorch 及其 CUDA 支持的步骤: 打开命令行界面: 打开你的终端(Linux/...
打开pytorch官方网站,点击Get Started. 选择相关配置及要安装的cuda版本。 输入Run this Command中的运行指令安装。 -c pytorch:说明用国外网站下载,速度较慢。可改用国内镜像网站下载,此时需先添加源,直接复制输入: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ ...
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 安装完成后使用以下命令查看pip包列表 pip3 list 注意版本。 进入python IDLE python 4.2 导入torch包并验证CUDA可用 importtorchtorch.cuda.is_available() ...
warnings.warn(f'There are no {compiler_name} version bounds defined for CUDA version {cuda_str_version}') building 'flash_attn_2_cuda' extension Emitting ninja build file /data/dodx/GenerateAI/test_LLM_local/flash-attention/build/temp.linux-x86_64-cpython-310/build.ninja... ...
sudo apt-get -y install cuda Load library path gedit ~/.bashrcexportPATH=/usr/local/cuda/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATsource~/.bashrc Test nvidia-smi nvidia-smi Test nvcc -V nvcc -V Pytorch ...